Tworzenie rekomendacji produktowych

Jedna z największych firm z branży FMCG zleciła nam stworzenie systemu rekomendacji produktów, który realnie przełoży się na zwiększenie wartości koszyka.

Pozwoliło to zwiększyć skuteczność cyklicznych kampanii poprzedzających subskrypcję (early bird) oraz kampanii w trakcie okresu subskrypcji (follow up),  obniżyć ich koszty i uniknąć „przeciążenia” komunikatami klientów  o niskim zainteresowaniu tą ofertą.

 

WYZWANIA

  • Zwiększenie obrotów.
  • Automatyczne poszukiwanie nieoczywistych szans sprzedażowych dla programu CRM.
  • Brak narzędzi do wypełniania luk na rutynowych listach zakupów.
  • Poszerzanie asortymentu u odbiorców (tzw. poszerzanie półki).

ROZWIĄZANIE

  • Budowa modeli szacujących prawdopodobieństwo zakupu artykułów (kategorie produktowe), obejmujących około 80% sprzedaży miesięcznej.
  • Uwzględnienie w predykcji zjawiska sezonowości klientów.
  • Budowa modeli szacujących prawdopodobieństwo zakupu towarów od określonego dostawcy/producenta.
  • Automatyczne dostarczanie listy rekomendowanych produktów (np. na zasadzie „top 10”), na podstawie szacunków pochodzących z customizowalnych modeli analitycznych (SI).

 

 

Efekt/korzyści:

  • Wysoki poziom automatyzacji ofert (zmniejszenie kosztów pracy i wysiłku wkładanego w targetowanie ofert w programie CRM)
  • Zwiększenie przychodów poprzez identyfikację możliwości dosprzedaży towarów, które:
    • kupowali podobni klienci,
    • klient kupował wcześniej u konkurencji.

 

Rekomendacje produktowe

Budowa modeli dla rekomendacji produktowych wymaga analizy trendu, asocjacji produktowych i zachowań klientów.

 

Szczegóły projektu

 

Czas realizacji

4 tygodnie

Oprogramowanie

PS CLEMENTINE PRO

Zaangażowany zespół

Predictive Solutions - 2 osoby.

Po stronie klienta - 2 osoby zaangażowane bezpośrednio i 2 osoby odbierające wyniki i biorące udział w ustaleniach biznesowych.



Branże:
fmcg

Udostępnij artykuł w social mediach